绘制一个值在 ggplot 的列中出现的次数

Question

我正在构建一个 Shiny 应用程序来为我拥有的系统的输出报告创建可视化。

报告包含我感兴趣的 3 个字段：地址代码、街道代码和城市代码。 这些字段的值是我拥有的数字代码，这些代码的含义对问题并不重要，我只是想创建一个图，我可以在其中查看每个列的每个代码出现了多少次（单独的每个字段的绘图）

例如，DF 看起来像这样

Address Code | Street Code | City Code
   100              100        30
   100              100        30
   0                 15        40
                               50     
   25                          0

可以看到，code的值也可以为null。

我期望的输出将类似于显示的水平条形图

Y 轴是代码本身，X 轴是它们被观察到的次数 所以按照模拟表，我想要这个：

          ADDRESS CODES
100 --------------
75  -
50  -
25  -
0   -------

    0     1      2     3

我在 [此处][1] 看到了一种解决问题的方法，但我一直遇到错误。

output$plot_levels <- plotly::renderPlotly({
        #loadData merely grabs the data and returns it as a data frame.
        #loadData uses fread to read the data from a file. It handles the null values as "".
        df <- loadData()
        df %>% 
            select(-`Address Code`) %>% 
            gather() %>% 
            #filter(`Address Code` != "") %>% 
            ggplot(aes(`Address Code`, ..count..)) + geom_col()
    })

我在应用程序中不断收到“错误：找不到对象'地址代码'”。所引用的地址代码在 ggplot 行中。

那为什么说它不存在呢？我已经确认 loadData 方法正在正确读取源文件，并且列名确实被读取为地址代码。 [1]：Plot table objects with ggplot?

Answer 1

试试这个：

library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)
#Code
df %>% pivot_longer(everything()) %>%
  filter(!is.na(value)) %>%
  group_by(value) %>%
  summarise(N=n()) %>%
  mutate(value=factor(value,levels = unique(value),ordered = T)) %>%
  ggplot(aes(x=value,y=N))+
  geom_col(fill='cyan3')+
  coord_flip()+
  theme_bw()

输出：

或者使用plotly:

library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)
library(plotly)
#Code
ggplotly(df %>% pivot_longer(everything()) %>%
  filter(!is.na(value)) %>%
  group_by(value) %>%
  summarise(N=n()) %>%
  mutate(value=factor(value,levels = unique(value),ordered = T)) %>%
  ggplot(aes(x=value,y=N))+
  geom_col(fill='cyan3')+
  coord_flip()+
  theme_bw())

输出：

使用的一些数据：

#Data
df <- structure(list(Address.Code = c(100L, 100L, 0L, 50L, 25L), Street.Code = c(100L, 
100L, 15L, NA, NA), City.Code = c(30L, 30L, 40L, NA, 0L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-5L))